Şablon eşleştirme nedir? Hızlı kılavuz

Görüntüler genellikle insanların kolayca fark edebileceği birçok küçük ayrıntı içerir. Ancak makineler için bu görev o kadar da kolay değildir. Makineler dijital görüntüyü piksel değerlerinden oluşan bir ızgara olarak algılar ve ışıklandırma, açı, ölçek veya netlikteki en ufak değişiklikler bile kafa karıştırıcı olabilir. 

Bir makinenin görüntü analiz yetenekleri genellikle birbiriyle yakından ilişkili iki bilgisayar bilimi alanından gelir: görüntü işleme ve bilgisayar görüşü. Bu iki alan genellikle birlikte çalışsa da, temel amaçları farklıdır. 

Görüntü işleme, görüntüleri ham veri olarak ele alır. Görüntüleri iyileştirebilir, ancak içeriklerini anlamaya çalışmaz. İşte bu noktada bilgisayar görüşü fark yaratır. Bilgisayar görüşü, makinelerin görüntüleri ve videoları anlamasını sağlayan yapay zeka (AI) dalıdır. 

Temel görüntü işleme yıllardır kullanılmaktadır, ancak en son teknoloji bilgisayar görme yenilikleri çok daha yenidir. Bu alanın tarihini anlamanın en iyi yolu, bu sorunları daha eski, daha geleneksel yöntemlerle nasıl çözdüğümüze bakmaktır.

Örneğin, görüntü eşleştirmeyi ele alalım. Bu, bir sistemin daha büyük bir görüntü içinde belirli bir nesnenin veya desenin var olup olmadığını bulması gereken yaygın bir görme görevidir. 

Günümüzde bu, yapay zeka ve derin öğrenme kullanılarak kolay ve doğru bir şekilde yapılabilmektedir. Ancak, 2010'larda modern sinir ağlarının ortaya çıkmasından önce, en çok kullanılan yöntem şablon eşleştirme adı verilen çok daha basit bir teknikti. 

‍

Şablon eşleştirme, küçük bir şablon görüntüsünün daha büyük bir görüntünün üzerinde piksel piksel kaydırıldığı bir görüntü işleme tekniğidir. Bu konvolüsyon benzeri kaydırma işlemi, algoritmanın belirli bir desene en yakın eşleşen konumu bulmasını sağlar.

Bu makalede, şablon eşleştirmenin ne olduğunu ve modern iyileştirmelerin onu gerçek hayattaki durumlarda nasıl daha güvenilir hale getirdiğini inceleyeceğiz. Başlayalım!

Şablon eşleştirme nedir?

Şablon eşleştirme, klasik bir bilgisayar görme tekniği olarak da adlandırılabilir, yani doğrudan görüntü pikselleriyle (dijital görüntünün en küçük birimi) çalışır. Daha büyük bir görüntü içinde daha küçük bir desen bulmak için kullanılır. 

Bu tür yöntemler, büyük veri kümeleri üzerinde büyük modellerin eğitilmesi yerine geometri, optik ve matematiksel kurallar kullanılarak tanımlanır. Başka bir deyişle, şablon eşleştirme sistemi iki girdi arasındaki parlaklık, renk ve diğer piksel bilgilerini karşılaştırır: girdi görüntüsü (daha büyük görüntü) ve daha küçük şablon görüntüsü (bulunacak desen).

‍

Şablon eşleştirmenin temel amacı, şablonun daha büyük sahnede nerede göründüğünü bulmak ve görüntünün farklı bölgeleriyle ne kadar yakından eşleştiğini ölçmektir. Şablon eşleştirme algoritması bunu, şablonu daha büyük görüntünün üzerinde kaydırarak ve her konumda bir benzerlik puanı hesaplayarak yapar.

Daha yüksek puan alan bölgeler en iyi eşleşme olarak kabul edilir, yani şablona çok benzerler. Bu yöntem piksel piksel karşılaştırmalara dayandığından, nesnelerin görünümü değişmeyen kontrollü ortamlarda en iyi sonucu verir. 

Örneğin, şablon eşleştirme, kalite kontrolünde etiket doğrulama görevlerinde kullanılabilir. Etiketlerin şablon görüntüsünü bitmiş ürünün görüntüleri ile kolayca eşleştirerek etiketlerin mevcut olup olmadığını kontrol edebilir.

Şablon eşleştirme nasıl çalışır?

Şablon eşleştirmenin nasıl çalıştığına dair adım adım genel bir bakış:

• Adım 1 - Görüntüleri hazırlama: İşlem, giriş görüntüsünü ve şablon görüntüsünü yükleyerek başlar, ardından her ikisini de gri tonlamalı görüntüye dönüştürür. Şablon eşleştirme, piksel değerlerini karşılaştırmaya dayandığından, renk bilgilerini kaldırmak gürültüyü azaltır ve görüntü işlemeyi hızlandırır. 

• Adım 2 - Şablonu görüntünün üzerinde kaydırma: Ardından, şablon eşleştirme algoritması şablonu daha büyük görüntünün üzerinde bir piksel bir piksel kaydırır (sol üst köşeden başlayarak). Bu hareketin her adımı bir yinelemedir ve algoritma, şablonun boyutuna uyan bir görüntü parçasını kaynak görüntüden çıkarır.

• Adım 3 - Eşleşmenin ne kadar iyi olduğunu ölçme: Her bir görüntü yaması, matematiksel bir eşleştirme yöntemi kullanılarak şablonla karşılaştırılır ve her olası konum için bir korelasyon metriği veya korelasyon değeri oluşturulur. Yaygın yaklaşımlar arasında kareler farkı (toplam uyumsuzluğu hesaplamak için piksel yoğunlukları arasındaki sayısal mesafeyi ölçer), normalleştirilmiş çapraz korelasyon (piksel değerlerini çarparak açık ve koyu desenlerin ne kadar iyi hizalandığını belirler) ve korelasyon katsayısı (ışık biraz değişse bile eşleşmenin doğru kalmasını sağlamak için ortalama parlaklığı çıkarır) bulunur.

• Adım 4 - En uygun eşleşmeyi belirleme: Tüm konumları değerlendirdikten sonra, algoritma kullanılan yönteme bağlı olarak maksimum veya minimum değeri bularak en uygun eşleşmeyi seçer. Yeterli güvenilirlik puanına sahip eşleşmelerin kabul edilmesini sağlamak ve zayıf veya yanlış tespitleri filtrelemek için bu sonuçlara genellikle bir eşik değeri uygulanır.

• Adım 5 - Sonucun vurgulanması: Son olarak, algılanan konum orijinal görüntüye geri eşleştirilir. Genellikle, eşleşen bölgenin etrafına bir sınır kutusu çizilir ve şablonun nerede göründüğü açıkça gösterilir. 

Şablon eşleştirme ile pratik yapma

Görüntü işleme tabanlı şablon eşleştirme, getirdiği dezavantajlar nedeniyle genellikle dinamik gerçek dünya bilgisayar görme çözümleri uygulamalarında kullanılmaz, Python bunu denemek isterseniz, OpenCV gibi Python kütüphaneleri bu süreci basitleştirir ve ayrıca takip etmesi kolay öğreticiler sunar. Karmaşık matematiksel karşılaştırmaları gerçekleştiren yerleşik bir matchTemplate işlevi içerir. 

Ayrıca, imread işlevini kullanarak görüntü yükleme ve cvtColor işlevini kullanarak renkleri dönüştürerek görüntüleri gri tonlamaya dönüştürme gibi basit görevlere yardımcı olan diğer işlevleri de destekler. Renk dönüştürme kritik bir adımdır, çünkü görüntüyü tek bir yoğunluk kanalına indirgemek, matchTemplate içindeki matematiksel karşılaştırmayı çok daha hızlı hale getirir ve renk gürültüsüne karşı daha az duyarlı hale getirir.

Benzerlik haritasını oluşturduktan sonra, OpenCV algılamayı tamamlamak için minMaxLoc işlevini OpenCV içerir. Bu işlev, haritanın tamamını tarayarak küresel minimum ve maksimum değerleri ve bunların tam koordinatlarını belirlemek için kullanılabilir. Kullanılan eşleştirme yöntemine bağlı olarak, minMaxLoc, verilerdeki en yüksek korelasyonu veya en düşük hata değerini bularak en iyi eşleşmenin konumunu anında belirlemenizi sağlar.

OpenCV ek olarak, NumPy gibi kütüphaneler görüntü dizilerini işlemek ve sonuçlara eşik değeri uygulamak için NumPy , Matplotlib ise benzerlik haritasını ve nihai algılamayı görselleştirmek için yaygın olarak Matplotlib . Bu araçlar birlikte, şablon eşleştirme çözümü oluşturmak ve hata ayıklamak için eksiksiz bir ortam sağlar.

Şablon eşleştirmenin gerçek dünyadaki uygulamaları

Şablon eşleştirmenin nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, şimdi gerçek hayattaki senaryolarda nasıl uygulandığını daha yakından inceleyelim. 

Geleneksel mimari tarzları belirleme

Kültürel miras ve mimari çalışmalarında, araştırmacılar tasarım modellerinin bölgelere göre nasıl değiştiğini anlamak için tarihi binaların, tapınakların ve anıtların fotoğraflarını analiz etmek zorundadır. Gelişmiş bilgisayar görme modelleri yaygın olarak kullanılmaya başlamadan önce, bu tür yapıları incelemek için görüntü eşleştirme teknikleri kullanıyorlardı.

Şablon eşleştirme, araştırmacıların çatı hatları, pencere düzenleri veya duvar motifleri gibi belirli mimari ipuçlarına odaklanmalarını sağlar. Şablonları veya referans görüntüleri daha büyük görüntüler üzerinde kaydırarak, tekrarlayan şekilleri tanımlayabilir ve saatler sürebilen manuel görüntü analizini azaltabilirler.

İlginç bir örnek, Endonezya'nın geleneksel evleriyle ilgili bir araştırmadan geliyor. Araştırmacılar, karakteristik özelliklerin küçük şablonlarını oluşturdular ve bunları gerçek boyutlu fotoğraflarla karşılaştırdılar. Bu yaklaşım, şablonla yakından eşleşen görüntü bölgelerini vurgulamak ve bölgeler arasındaki classify stilleri classify için kullanıldı.

‍

Endüstriyel görüntü sistemlerinde nesne algılama

Endüstriyel ortamlar, detect hızlı bir şekilde detect , montajları doğrulayabilen veya kusurları tespit edebilen görüntü sistemlerinden yararlanabilir. Derin öğrenme, imalat sektöründe yaygınlaşmadan önce, birçok ekip bu görevleri otomatikleştirmek için görüntü eşleştirme yöntemlerini denedi.

Basitçe ifade etmek gerekirse, bileşen referans şablonu, üretim hattındaki görüntüleri taramak ve şablonla eşleşen bölgeleri vurgulamak için kullanılabilir. Bu, parçalar tutarlı konumlarda göründüğünde ve aydınlatma sabit olduğunda iyi sonuç verir.

Akciğer tümörü tespiti için şablon eşleştirme 

Sağlık hizmetlerinde en son teknolojinin etkisiyle bile, CT taramaları gibi tıbbi görüntülerden sağlık sorunlarını teşhis etmek hala zorlu bir iştir. Geleneksel olarak, radyologlar her tarama kesitini manuel olarak incelemek zorundaydı ve bu süreç aşırı hassasiyet ve önemli miktarda zaman gerektiriyordu. 

Derin öğrenme sağlık hizmetlerinde uygulanmaya başlamadan önce, araştırmacılar iş akışını kolaylaştırmak ve anormalliklerin tespitine yardımcı olmak için şablon eşleştirme yöntemini kullanmaya çalıştılar. Bu tekniğin iyi bir örneği, akciğer tümörleri veya nodüllerinin tespitiyle ilgilidir. 

Bu yöntemde, araştırmacılar tümörün tipik şeklini ve yoğunluğunu temsil eden referans şablonları oluştururlar. Sistem daha sonra bu şablonları hasta taramaları üzerinde kaydırarak her koordinatta benzerliği ölçer.

Şablon eşleştirmenin artıları ve eksileri

Şablon eşleştirme kullanmanın bazı önemli avantajları şunlardır:

• Sezgisel ve anlaşılır: Şablon eşleştirme, anlaşılması ve uygulanması kolaydır, bu da onu yapay zeka ve bilgisayar görüşü alanına yeni başlayanlar için ideal bir başlangıç noktası haline getirir.‍
• Kontrollü koşullar altında güvenilir: Sabit aydınlatma koşullarında gri tonlu görüntülerde iyi performans gösterir, desenler ve arka planlar sabit olduğunda doğru sonuçlar verir.‍
• Kolay entegrasyon: OpenCV gibi Python kullanılarak, şablon eşleştirme karmaşık kurulum veya ağır hesaplamalar gerektirmeden gerçek projelere hızlı bir şekilde uygulanabilir.

Şablon eşleştirme birçok avantaj sunarken, bazı sınırlamaları da vardır. Aşağıda dikkate alınması gereken birkaç zorluk bulunmaktadır:

• Ölçek ve döndürmeye duyarlı: Şablonun boyutundaki veya yönündeki değişiklikler doğruluğu azaltabilir.‍
• Aydınlatma ve kontrast bağımlılığı: Şablon ile görüntü arasındaki aydınlatma veya kontrast değişiklikleri , yanlış eşleşmelere neden olabilir veya şablonun detect zorlaştırabilir.‍
• Sınırlı uyarlanabilirlik: AI tabanlı yöntemlerin aksine, şablon eşleştirme verilerden öğrenemez veya zamanla gelişemez. Kontrollü veya tekrarlayan ortamlarda en iyi şekilde çalışır.

Önemli çıkarımlar 

Bilgisayar görme, geniş bir alandır ve çeşitli teknikleri kapsar. Şablon eşleştirme gibi geleneksel görüntü işleme tekniklerini öğrenmek, görüntü analizinin nasıl çalıştığını anlamak için harika bir başlangıç noktasıdır. En son teknolojiye sahip Görsel Yapay Zeka yenilikleri, aynı temel kavramları temel alır ve benzer sorunları çözer. 

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Topluluğumuza katılın ve GitHub deposunu inceleyin. Perakendecilikte AI ve imalatta Vision AI'nın değişimi nasıl yönlendirdiğini öğrenin. Vision AI ile bugün geliştirmeye başlamak için lisans seçeneklerimizi inceleyin!